i
APLIKASI TEORI PENGENDALIAN KUALITAS PROSES
PRODUKSI PADA PENGEMASAN GULA TEBU
DI PT. INDUSTRI GULA NUSANTARA CEPIRING-KENDAL
S K R I P S I
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Universitas Negeri Semarang
Oleh
Titis Kurniawan
4150405508
Matematika S1
JURUSAN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG
ii
PENGESAHAN
Skripsi yang berjudul
Aplikasi Teori Pengendalian Kualitas Proses Produksi pada Pengemasan Gula Tebu di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal
disusun oleh
Nama : Titis Kurniawan NIM : 4150405508
telah dipertahankan di hadapan sidang Panitia Ujian Skripsi FMIPA Unnes pada hari jumat, 11 Februari 2011.
Panitia Ujian:
Ketua Sekretaris
Dr. Kasmadi Imam S., M.S. Drs. Edy Soedjoko, M.Pd. 195111151979031001 19560419 198703 1 001
Ketua Penguji,
Dr. Scolastika Mariani, M.si 195506241988032001
Anggota Penguji/ Anggota Penguji/
Pembimbing Utama Pembimbing Pendamping
Dr. Rochmad, M.Si Dr. Masrukan, M.Si
iii
PERNYATAAN KEASLIAN TULISAN
Saya menyatakan bahwa dalam isi skripsi ini tidak terdapat karya yang pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguruan Tinggi, dan sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis dirujuk dalam skripsi ini dan disebutkan dalam daftar pustaka.
Semarang, Februari 2011
iv
MOTTO DAN PERSEMBAHAN
MOTTO:
¾ Hidup ini punya maksud dan keperluan, maksudnya adalah dakwah dan keperluannya berupa apa yg dibutuhkan di dunia.
¾ Sesungguhnya Allah telah meletakkan kesuksesan, kebahagiaan dan kejayaan hidup di dunia dan akherat hanya pada amal agama yang sempurna seperti yang dicontohkan oleh Rosululloh SAW. (Maulana Muhammad Zakariyya Al-Kandahlawi Rah.a)
PERSEMBAHAN:
¾ Almamater Unnes.
¾ Bapak dan Ibuku tercinta untuk semua doa, dukungan, paksaan dan kasih sayangnya.
¾ Adik Ayu yang tercinta.
¾ Teman-temanku yang mendukung terciptanya skripsi ini.
v ABSTRAK
Kurniawan, Titis. 2011. Aplikasi Teori Pengendalian Kualitas Proses Produksi pada Pengemasan Gula Tebu di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal. Skripsi. Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Semarang. Dr. Rochmad, M.Si, Dr. Masrukan, M.Si.
Kata kunci:Pengendalian Kualitas Statistik, Grafik Pengendali p.
PT. Industri Gula Nusantara Cepiring merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang industri gula di kabupaten Kendal yang mengolah tebu lokal dan
raw sugar menjadi gula putih siap konsumsi. Untuk menjaga kesempurnaan produk agar sesuai permintaan pelanggan, maka diperlukan pengendalian kualitas. Pengendalian kualitas yang dilakukan adalah pengendalian pada proses pengemasan. Untuk mempermudah melakukan pengendalian kualitas digunakan perhitungan manual dan menggunakan program pengendalian mutu, yaitu dengan program Minitab 14.
Permasalahan dalam skripsi ini adalah: (1) apakah terdapat ketidaksesuaian yang mengakibatkan rusaknya kemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal?, (2). Terdapat 3 Jenis ketidaksesuaian yang terjadi pada proses pengemasan, yaitu cacat jahitan, cacat saat di mesin konveyor dan cacat saat muat (loading), manakah yang lebih mendominasi dari jumlah keseluruhan kecacatan yang ada?, (3). Bagaimana hasil analisis pengendalian kualitas statistik di setiap kemasan gula dengan grafik pengendali proporsi kesalahan p (p-chart) model harian/individu dan model rata-rata, serta manakah yang lebih cocok diterapkan untuk menganalisis data proses pengemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal?, (4) bagaimana tindakan preventif yang harus dilakukan dalam membenahi ketidaksesuaian yang terjadi pada proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal sehingga produknya bisa dikategorikan benar-benar terkendali secara statistik?
Teknik pengumpulan data dalam skripsi ini adalah dengan metode observasi, dokumentasi dan wawancara. Data yang diperoleh berasal dari proses pengemasan yang dilakukan selama bulan Januari 2010 di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal. Teknik analisis data yang digunakan adalah dengan mencari proporsi kesalahan p.
Hasil analisis pengendalian kualitas statistik di PT Industri Gula Nusantara pada proses pengemasannya adalah tidak terkendali secara statistik karena pada grafik pengendali p terdapat titik - titik yang berada di luar batas pengendalian. Terdapat tiga jenis ketidaksesuaian sebanyak 0,18% dari total produksi, yaitu cacat pada saat menjahit sebanyak 34,5%, cacat pada saat di mesin konveyor
sebanyak 35,5%, dan cacat pada saat muat sebanyak 30% dari total ketidaksesuaian.
vi
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah segala Puji ke hadirat Allah SWT yang selalu memberikan taufik, hidayah dan kekuatan serta melimpahkan rahmat dan karunia-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi yang berjudul “Aplikasi Teori Pengendalian Kualitas Proses Produksi pada Pengemasan Gula Tebu di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal”. Penulisan skripsi ini sebagai syarat yang harus dipenuhi oleh penulis untuk memperoleh gelar sarjana sains di Universitas Negeri Semarang.
Penulisan skripsi ini dapat terselesaikan semata-mata karena kekuatan dari Allah melalui bimbingan, bantuan, dan dukungan dari berbagai pihak baik secara langsung maupun tidak langsung. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Prof. Dr. Sudijono Sastroatmodjo, M.Si, Rektor Universitas Negeri Semarang. 2. Dr. Kasmadi Imam S, M.S, Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu
Pengetahuan Alam.
3. Drs. Edy Soedjoko, M.Pd, Ketua Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang.
4. Dr. Rochmad, M.Si, Pembimbing Utama yang telah memberikan bimbingan, motivasi, dan pengarahan.
vii
6. Bapak/Ibu Dosen khususnya Jurusan Matematika FMIPA UNNES yang telah memberi bekal kepada penulis selama kuliah.
7. Presiden Direktur PT. Industri Gula Nusantara yang telah memberikan ijin kepada penulis untuk mengadakan penelitian.
8. Bapak Pembimbing lapangan yang telah memberikan bimbingan, motivasi, dan pengarahan.
9. Karyawan bagian logistik dan seluruh karyawan PT. Industri Gula Nusantara yang telah membantu penulis memperoleh data dan keterangan - keterangan lainnya dalam pelaksanaan kegiatan penelitian.
10.Bapak dan Ibu tercinta yang senantiasa mendoakan serta memberikan dukungan baik secara moral maupun spiritual.
11.Anak matematika 2005 dan 2006 yang telah memberikan dorongan dan motivasi hingga terselesaikannya penulisan skripsi ini.
12.Semua pihak yang telah membantu terselesaikannya penulisan skripsi ini. Penulis merasa dengan apa yang telah disusun dan disampaikan dalam skripsi ini masih banyak kekurangan dan jauh dari sempurna. Untuk itu penulis menerima segala kritik dan saran yang sifatnya membangun untuk skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi pembaca.
Semarang, Februari 2011
viii DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ... i
HALAMAN PENGESAHAN ... ii
PERNYATAAN ... iii
MOTTO DAN PERSEMBAHAN ... iv
ABSTRAK ... v
KATA PENGANTAR ... vi
DAFTAR ISI ... viii
DAFTAR TABEL ... xi
DAFTAR GAMBAR ... xii
DAFTAR LAMPIRAN ... xiii
BAB 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang... 1
1.2 Permasalahan... ... 4
1.3 Pembatasan Masalah... ... 5
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian ... 6
1.5 Penegasan Istilah... 7
1.6 Sistematika Penulisan Skripsi ... 9
2. LANDASAN TEORI 2.1 Pengendalian Kualitas ... 11
ix
2.3 Pengertian Mutu... 14 2.4 Variabilitas Kualitas ... 15 2.5 Alat Statistik ... 16 2.6 Pengendalian Kualitas Statistik Menggunakan Grafik Pengendali
atau Diagram Kontrol (Control Chart) ... 18 2.7 Grafik Pengendaliaan Kualitas Proses Statistik Data Atribut ... 20 2.8 Grafik Pengendalian Proporsi Kesalahan ( p-Chart ) Sampel
Bervariasi... ... 22 2.9 Ketidaksesuaian produk dan terkendalinya proses secara
statistik... ... 25 2.10 Aplikasi Program Minitab 14... .. 27 2.11 Penelitian Terdahulu... 30 2.12 Informasi Tentang Industri Gula Nusantara
Cepiring-Kendal... ... 32 3. METODE PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data... ... 36 3.2 Metode Analisis Data ... 39 3.3 Penarikan Kesimpulan ... 42 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian ... 43 4.1.1 Analisis ketidaksesuaian produk gula tebu pada PT.
x
4.1.2 Analisis untuk menentukan batas pengendali pada proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara
menggunakan peta pengendali p………... 47 4.1.3 Tindakan preventif yang dilakukan PT. Industri Gula
Nusantara... ... 68 4.2 Pembahasan... 69 5. PENUTUP
xi
DAFTAR TABEL
Tabel Halaman
4.1 Persentase Ketidaksesuaian pada Proses Pengemasan Gula Tebu di PT. Industri Gula Nusantara terhadap Jumlah yang
Cacat ... ... 45 4.2 Persentase Ketidaksesuaian pada Proses Pengemasan Gula
Tebu di PT. Industri Gula Nusantara terhadap Jumlah
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar Halaman
2.1 Bentuk Umum Diagram Pareto... 17
2.2 Grafik Pengendali ... 18
2.3 Toolbar Minitab ... 27
2.4 Window Data Minitab 14 ... 28
2.5 Window Session Minitab 14... 29
2.6 Project Manager ... 29
4.1 Bagan Paretto……… ... 46
4.2 Grafik Pengendali p Pengemasan Gula Tebu……… ... 51
4.3 Grafik Pengendali p Pengemasan Gula Tebu Revisi 1……….... ... 56
4.4 Grafik Pengendali p Pengemasan Gula Tebu Revisi 2……… ... 61
4.5 Grafik pengendali p model rata-rata... ... 64
xiii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran Halaman
1. Lembar Pemeriksaan Hasil Produksi Gula Tebu di PT. Industri Gula Nusantara Per Sift Selama Bulan Agustus 2010 dalam
Satuan Karung dengan Berat 50kg... ... 78 2. Perhitungan Proporsi, GT, BPA dan BPB Hasil Produksi Gula
Tebu di PT. Industri Gula Nusantara Selama Bulan Agustus 2010
dalam Satuan Karung dengan Berat 50kg... ... 80 3. Perhitungan Proporsi, GT, BPA dan BPB Hasil Produksi Gula
Tebu di PT. Industri Gula Nusantara setelah Revisi 1 Selama
Bulan Agustus 2010 dalam Satuan Karung dengan Berat 50kg... ... 82 4. Perhitungan Proporsi, GT, BPA dan BPB Hasil Produksi Gula
Tebu di PT. Industri Gula Nusantara setelah Revisi 2 Selama
Bulan Agustus 2010 dalam Satuan Karung dengan Berat 50kg... ... 84 5. Perhitungan Proporsi, GT, BPA dan BPB dengan Model
Rata-Rata dari Hasil Produksi Gula Tebu di PT. Industri Gula Nusantara Selama Bulan Januari 2010 dalam Satuan Karung
dengan Berat 50kg... ... 86 6. Perhitungan Proporsi, GT, BPA dan BPB dengan Model
Rata-Rata dari Hasil Produksi Gula Tebu di PT. Industri Gula Nusantara Selama Bulan Januari 2010 dalam Satuan Karung
xiv
7. Persentase Ketidaksesuaian pada Proses Pengemasan Gula Tebu
di PT. Industri Gula Nusantara terhadap Jumlah yang Cacat... ... 90 8. Persentase Ketidaksesuaian pada Proses Pengemasan Gula Tebu
di PT. Industri Gula Nusantara terhadap Jumlah Produksi... ... 91 9. Lembar Pertanyaan Wawancara kepada Bagian Logistik di PT.
Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal... ... 92 10. Gambar mesin Konveyor pada proses pengemasan di PT. Industri
Gula Nusantara Cepiring-Kendal... ... 96 11. Gambar mesin jahit pada proses pengemasan di PT. Industri Gula
Nusantara Cepiring-Kendal... ... 97 12. Gambar suasana pada saat muat barang (loading) pada proses
pengemasan di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal ... 98
13. Gambar pallet kayu dan pallet
plastik... ... 99 14 Contoh nota laporan selama proses dari bagian Produksi ke
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Industri yang menghasilkan barang atau jasa harus dapat menghasilkan suatu produk yang dapat diterima oleh konsumen. Kualitas merupakan faktor dasar yang mempengaruhi pilihan konsumen untuk berbagai jenis produk dan jasa. Barang yang dihasilkan ditentukan kualitasnya berdasarkan penilaian karakteristik tertentu. Hasil pengukuran yang dipakai untuk penentuan kualitas barang harganya berubah-ubah dari produk yang satu keproduk yang lainnya meskipun kondisi proses produksi dapat diusahakan sama. Dengan demikian timbullah variasi kualitas. Ditinjau dari statistik, ada dua macam variasi kualitas yang dikenal, ialah:
1. Bersifat probabilistik, yakni variasi yang terjadi karena secara kebetulan dan tidak dapat dielakkan.
2. Bersifat eratik, yakni variasi yang terjadi tidak menentu dikarenakan timbulnya penyebab tak wajar.
yang di luar kontrol harus dihentikan dan diperbaiki supaya terjadi proses dalam kontrol. Untuk dapat melakukan hal-hal tersebut maka perlu diadakan pengontrolan kualitas (Sudjana, 2002:419). Jika proses produksi berada dalam kontrol maka memberikan jaminan terhadap konsumen bahwa barang yang dibeli memiliki kualitas yang baik dan layak dikonsumsi. Hal ini memberikan banyak keuntungan ke produsen karena omset penjualan meningkat.
Metode yang dipakai yang paling umum dilakukan untuk mengontrol produk yaitu dengan menyeleksi secara ketat bahan baku yang digunakan, melakukan training terhadap operator, menggunakan mesin-mesin berteknologi mutakir dan mengadakan seleksi secara ketat pada produk yang akan dipasarkan (Montgomery, dalam Zanzawi, 1990:4).
Tujuan pengendalian statistik adalah menyidik dengan cepat sebab-sebab terduga atau pergeseran proses sehingga dapat segera dilakukan tindakan perbaikan sebelum terlalu banyak unit yang tidak sesuai. Harus ada tindakan yang dinamakan pengawasan agar diketahui kelemahan-kelemahan dalam suatu proses dan dapat segera diambil tindakan perbaikan. Pengawasan yang dilakukan terhadap proses produksi yang menghasilkan produk yang akan dipasarkan harus dilakukan secermat mungkin, karena diharapkan setelah produk berada di pasaran akan memberikan kepuasan terhadap konsumen.
pada proses produksi dalam hal proses pengemasan ini, dapat meminimalkan kesalahan yang ada dalam proses tersebut. Kesalahan dapat terjadi pada saat pengemasan, sehingga dengan terjadinya kesalahan pada saat pengemasan di atas nilai tertentu maka proses tersebut tidak berjalan dengan baik atau produksi berada di luar kontrol. Dengan pengendalian kualitas statistik pada proses produksi dalam hal pengemasan maka akan diketahui apakah produk suatu proses berada di dalam atau di luar kontrol.
Untuk itu, maka akan diadakan penelitian di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal yang memproduksi gula tebu. Penelitian ini dilakukan di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal karena dalam proses pengemasannya terdapat beberapa kriteria ketidaksesuaian yang terjadi dan dapat dijadikan bahan sebagai sarana menerapkan ilmu pengendalian kualitas statistik. Dalam proses pengemasan gula tebu yang selama ini masih terdapat ketidaksesuaian atau ketidaksesuaian meliputi ketidaksesuaian pada jahitan kemasan, ketidaksesuaian pada saat di konveyor dan ketidaksesuaian pada saat memuat barang yang akan mengakibatkan rusaknya kemasan sehingga produk tersebut tidak dapat dipasarkan dan akan mengakibatkan kerugian bagi perusahaan jika dibiarkan terus menerus.
Pengendalian kualitas statistik yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menganalisis data statistik perusahaan dengan cara manual dan dengan menggunakan program komputer. Banyak program atau software
komputer yang dapat dipakai, namun penulis hanya menggunakan software
keunggulan yang diandalkan adalah lebih mudah pengoperasiannya, lebih akurat olah datanya, bahasa pemrograman yang lebih mudah, sehingga dapat membantu dalam proses pengolahan data penelitian di suatu perusahaan.
Dari paparan di atas, maka skripsi ini penulis memberi judul “Aplikasi Teori Pengendalian Kualitas Proses Produksi pada Pengemasan Gula Tebu di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal”.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian di atas, permasalahan yang akan dibahas adalah sebagai berikut:
1.Apakah terdapat ketidaksesuaian yang mengakibatkan rusaknya kemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal?
2.Terdapat 3 Jenis ketidaksesuaian yang terjadi pada proses pengemasan, yaitu cacat jahitan, cacat saat di mesin konveyor dan cacat saat muat (loading), manakah yang lebih mendominasi dari jumlah keseluruhan kecacatan yang ada?
3.Bagaimana hasil analisis pengendalian kualitas statistik di setiap kemasan gula dengan grafik pengendali proporsi kesalahan p (p-chart) model harian/individu dan model rata-rata, serta manakah yang lebih cocok diterapkan untuk menganalisis data proses pengemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal?
Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal sehingga produknya bisa dikategorikan benar-benar terkendali secara statistik?
1.3 Pembatasan Masalah
1. Permasalahan yang dikaji dan data yang diperoleh hanya pada proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal. 2. Variabel yang digunakan adalah banyaknya kemasan yang tidak sesuai
atau mengalami ketidaksesuaian dalam hal pengemasan.
3. Penelitian dilakukan terhadap proses pengemasan gula yang dikemas dengan berat 50 kg dalam setiap kemasannya.
4. Analisis yang digunakan adalah analisis pengendalian kualitas statistik di setiap kemasan gula sesuai dokumentasi pada bulan Januari 2010 yang diperoleh dari PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal.
5. Analisis data yang dilakukan adalah dengan cara manual dan software minitab 14 yang dipakai untuk membantu membuat grafik pengendalian. 6. Grafik pengendali yang digunakan dalam pembahasan ini adalah grafik
pengendali proporsi kesalahan pmodel harian dan model rata-rata.
1.4 Tujuan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah di atas, penelitian ini bertujuan.
1. Mengetahui jenis ketidaksesuaian yang terjadi dan yang paling sering terjadi pada proses pengemasan gula di PT. IGN Cepiring-Kendal.
2. Mengetahui hasil analisis pengendalian kualitas statistik di setiap kemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal dengan menggunakan grafik pengendalian proporsi kesalahan p (p-chart) model harian/individu dan model rata-rata.
3. Mengetahui model perhitungan yang paling tepat diterapkan antara model harian atau model rata-rata untuk menyelesaikan masalah pengendalian kualitas statistik pada data proses pengemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal.
4. Mengetahuai kemasan gula manakah yang berada dalam kontrol atau tidak berada dalam kontrol dan untuk mengetahui penyebab utama ketidaksesuaian yang terjadi serta dapat diambil tindakan pembenahan pada proses pengemasannya.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah. 1. Peneliti dan Pembaca
memperoleh tambahan informasi pengendalian kualitas pada suatu perusahaan.
2. Perusahaan
Memberikan pertimbangan dalam pengujian kualitas produk yang akan dijual kekonsumen, sehingga konsumen tidak kecewa terhadap produk yang dibeli.
1.6 Penegasan Istilah
Agar tidak menimbulkan beberapa penaksiran yang berbeda, maka perlu diberikan penegasan istilah sebagai berikut:
1. Statistik adalah pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan data, pengelolahan, penganalisaan dan penarikan kesimpulan data (Sudjana, 1996:3).
2. Aplikasi teori pengendalian kualitas proses produksi adalah penerapan teori pengendalian kualitas statistik pada pengendalian kualitas suatu produk. Dalam pengelitian ini aplikasi teori yang digunakan adalah dengan menerapkan ilmu Pengendalian Kualitas Statistik untuk mengolah data statistik tentang kualitas proses pengemasan yang diperoleh dari PT. Industri Gula Nusantara.
4. Pengendalian kualitas adalah aktivitas keteknikan dan menejemen yang mengukur ciri-ciri yang kualitas produk membandingkannya dengan spesifikasi atau persyaratan dan mengambil tindakan penyehatan yang sesuai apabila ada perbedaan antara penampilan yang sebenarnya dan yang standar (Montgomery 1990:3).
5. Pengendalian kualitas statistik (statistical quality control) merupakan teknik penyelesaiaan masalah yang digunakan sebagai pemonitor, pengendaliaan, penganalisis, pengelolaan dan memperbaiki proses menggunakan metode-metode statistik (Dorothea, 2004:66). Dalam hal ini adalah pengendalian kualitas statistik pada proses pengemasan di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal.
6. Proses produksi adalah suatu kegiatan perbaikan terus menerus yang dimulai dari sederet siklus, sejak adanya ide-ide menghasilkan produk, pengembangan produk, kegiatan produksi, sampai distribusi kepada konsumen ( Gaspersz, 2004 ).
PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal ini yang dikaji adalah data atribut tentang kerusakan kemasan gula berupa sobek kemasan.
8. Kecacatan adalah ketidaksesuaian atau penyimpangan yang terjadi pada proses produksi dan dalam hal ini pada proses pengemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal. Ketidaksesuaian yang terjadi berupa cacat karena jahitan, cacat saat di konveyor , dan cacat saat muat. 9. Tindakan preventif adalah suatu bentuk tindakan atau usaha perbaikan
terhadap kesalahan yang terjadi dalam suatu proses agar tidak lagi terjadi atau meminimalakan angka kesalahan. Tindakan yang dilakukan di PT. Industri Gula Nusantara ini adalah tindakan perbaikan terhadap proses pengemasan.
10. Pengemasan adalah salah satu bagian dari proses produksi yang menitikberatkan pada usaha mengemas produk sehingga tampilan suatu produk dapat menarik konsumen.
1.7 Sistematika Penulisan
Secara garis besar skripsi ini dibagi menjadi tiga bagian yaitu bagian awal skripsi, bagian isi skripsi, dan bagian akhir skripsi.
Bab 1 Pendahuluan, berisi tentang latar belakang, permasalahan, pembatasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, penegasan istilah dan sistematika penulisan.
Bab 2 Landasan Teori, berisi tentang konsep pengendalian kualitas statistik, pengendalian kualitas statistik menggunakan grafik pengendali proporsi kesalahan (p), proses pengendalian kualitas pada pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara, dan aplikasi komputer menggunakan software Minitab 14.
Bab 3 Metode Penelitian, berisi langkah-langkah yang akan ditempuh dalam menyelesaikan skripsi ini.
Bab 4 Pembahasan, berisi tentang topik utama skripsi ini yaitu pengendalian kualitas statistik dengan menggunakan grafik pengendali proporsi kesalahan (p) pada pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara dan aplikasinya menggunakan software Minitab 14.
11
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengendalian Kualitas
Dalam aspek ekonomi, kualitas menjadi faktor dasar keputusan konsumen untuk mengkonsumsi produk atau jasa tersebut. Sejalan dengan hal itu, bagi produsen kualitas produksi juga memegang peranan akan layak atau tidaknya barang produksi atau jasa untuk bisa dikonsumsi (dipasarkan), terlebih di era persaingan sekarang. Oleh karena itu, berbagai peneliti juga selalu membuat inovasi baru untuk selalu merancang kesempurnaan produk. Atas dasar ini pula, sangat dibutuhkan kontrol kualitas pada proses pengemasan suatu produk untuk benar-benar bisa menghasilkan kesempurnaan keseluruhan produk.
Kesempurnaan keseluruhan suatu produk itulah yang dinamakan bahwa produk berkualitas. Keseluruhan produk ini mulai dari bahan dasar, produk jadi dan kemasannya harus memenuhi standar yang dibutuhkan oleh pelanggan yang disesuaikan dengan kondisi pelanggan atau pemakainya masing-masing.
aktivitas keteknikan dan menejemen yang mengukur ciri-ciri yang kualitas produk membandingkannya dengan spesifikasi atau persyaratan dan mengambil tindakan penyehatan yang sesuai apabila ada perbedaan antara penampilan yang sebenarnya dan yang standar (Montgomery, 1990:3).
Namun menurut Sudjana (1996), pengontrolan kualitas adalah pengontrolan terhadap kualitas produksi yang langkah-langkah dan kesimpulan-kesimpulannya dibuat dengan motode statistik. Jadi, pengendalian kualitas dalam penelitian ini adalah suatu upaya atau usaha mengendalikan keadaan suatu proses produksi dengan melakukan tindakan pembenahan apabila terdapat ketidaksesuaian pada proses produksi yang berakibat pada hasil produksi.
2.2 Pengendalian Kualitas Statistik
Pengendalian kualitas secara statistik merupakan suatu alat ilmiah yang semakin banyak digunakan oleh menejemen modern untuk mempertahankan standar kualitas. Pengendalian secara statistik ini didasarkan pada kemungkinan-kemungkinan yang dapat digambarkan sebagai sistem untuk pengendalian terhadap kualitas produksi dalam batas-batas tertentu dengan prosedur pengambilan contoh serta analisis continue
dari hasil-hasil pemeriksaan.
proses menggunakan metode-metode statistik. Pengendalian proses statistik merupakan penerapan metode-metode statistik untuk pengukuran dan analisis varian process. Dengan pengendalian proses statistik maka dapat dilakukan analisis dan meminimalkan penyimpangan atau kesalahan, mengkualifikasikan kemampuan proses dan membuat hubungan antara konsep dan teknik yang ada untuk mengadakan perbaikan proses. Keberhasilan dalam pengendalian proses statistik sangat dipengaruhi oleh tiga faktor, yakni sistem pengukuran, sistem pelatihan yang tepat, dan komitmen menejemen (Dorothea, 2004:66).
Menurut Montgomery dalam Zanzawi (1990:120), tujuan dari pengendalian kualitas statistik adalah menyidik dengan cepat terjadinya sebab-sebab terduga atau pergeseran proses sedemikian hingga penyidikan terhadap proses itu dan tindakan pembetulan dapat dilakukan sebelum terlalu banyak unit yang tidak sesuai diproduksi.
2.3 Pengertian Mutu
Dalam kamus Inggris-Indonesia kata mutu memiliki arti dalam bahasa Inggris quality yang artinya taraf atau tingkatan kebaikan nilaian sesuatu. Jadi mutu berarti kualitas atau nilai kebaikan suatu hal. Dalam membahas definisi mutu kita perlu mengetahui definisi mutu produk yang disampaikan oleh pakar menejemen mutu terpadu (total quality management) adalah : (a) Juran menyebutkan bahwa mutu produk adalah kecocokan penggunaan produk untuk memenuhi kebutuhan dan kepuasan pelanggan. (b) Corsby mendefinisikan mutu adalah conformance requirement, yaitu sesuai dengan yang disyaratkan atau distandarkan. (c) Deming mendefinisikan mutu, bahwa mutu adalah kesesuaian dengan kebutuhan pasar. (d) Feigenbaum mendefinisikan mutu adalah kepuasan pelanggan sepenuhnya (http://weblog-pendidikan.blogspot.com).
Faktor-faktor yang mempengaruhi mutu atau kualitas dalam pengendalian kualitas secara umum adalah sebagai berikut.
a. Dari segi operator: keterampilan dan keahlian dari manusia yang menangani produksi.
b. Dari segi bahan baku: bahan baku yang dipasok.
c. Dari segi mesin: jenis mesin dan elemen-eleman mesin yang digunakan dalam produksi.
2.4 Variabilitas Kualitas
Dalam banyak proses produksi, bagaimanapun baiknya dirancang atau dipelihara, akan selalu ada sebanyak tertentu Variabilitas dasar atau yang menjadi sifatnya. Variabilitas dasar atau gangguan dasar ini adalah pengaruh kumulatif dari banyak sebab-sebab kecil, yang pada dasarnya tidak terkendali. Apabila gangguan dasar dari suatu proses relatif kecil, kita biasanya memandang sebagai tingkat yang dapat diterima dari peranan proses (Montgomery,1990:119).
perbaikan. Sumber-sumber variabilitas ini dinamakan “sebab-sebab terduga” suatu proses yang bekerja dengan adanya sebab-sebab terduga dikatakan tidak terkendali.
Dalam setiap proses produksi pada suatu perusahaan tidak ada proses produksi yang konsisten seluruhnya dan hasil produksi setiap produk terkena variabilitas. Pengendalian proses statistik biasanya menggunakan alat statistika yang disebut grafik pengendali (control chart).
2.5 Alat Statistik
Alat statistik adalah sarana yang digunakan dalam suatu penelitian untuk membantu memperoleh dan menganalisis data-data statistik. Terdapat 2 jenis alat statistik yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu lembar pemeriksaan dan diagram pareto.
2.5.1 Lembar Pemeriksaan
Lembar pemeriksaan adalah suatu formulir dimana item-item yang akan diperiksa telah dicetak dalam formulir itu, dengan maksud agar data dikumpulkan secara mudah dan ringkas.
Tujuan penggunaan lembar pemeriksaan adalah :
a. Memudahkan proses pengumpulan data terutama untuk mengetahui bagaimana suatu masalah sering terjadi.
c. Menyusun data secara otomatis, sehingga data dapat dipergunakan dengan mudah.
2.5.2. Diagram Pareto
Masalah yang paling banyak terjadi ditunjukkan oleh grafik batang pertama yang tertinggi serta ditempatkan pada sisi paling kiri dan seterusnya sampai masalah yang paling sedikit ditunjukkan oleh grafik batang terakhir yang terendah dan ditempatkan pada sisi paling kanan.
[image:31.595.117.513.275.619.2]Menurut Grant Leavenwort dalam Kandahjaya (1988:287), diagram pareto digunakan untuk mengidentifikasi tipe-tipe yang tak sesuai. Berikut ini bentuk umum Diagram pareto.
Gambar 2.1 Bentuk Umum Diagram Pareto
Sumber : Pengendalian Mutu Statistik oleh Grant Leavenwort (1988:286)
Langkah-langkah yang digunakan untuk melaksanakan analisis diagram pareto adalah sebagai berikut.
a. Mengidentifikasi tipe-tipe yang tak sesuai. b. Menentukan frekuensi untuk berbagai kategori.
c. Mendaftar ketidaksesuaian frekuensinya secara umum.
d. Menghitung frekuensi per kategori dan frekuensi komulatifnya. Karakteristik mutu yang ditinjau
P
res
en
tas
Batas Pengendali Atas
Garis Tengah
Batas Pengendali Bawah
Nomor sampel atau waktu
K
ar
akt
er
is
ti
k ya
n
g
d
i pa
k
ai
e. Membuat skala untuk diagram pareto.
f. Mengambar balok frekuensi pareto dan persentase frekuensi komulatif.
2.6 Pengendalian Kualitas Statistik Menggunakan Grafik Pengendali atau Diagram Kontrol (Control Chart)
[image:32.595.117.516.249.681.2]Untuk menentukan apakah proses berada dalam pengendalian, pengendalian proses statistik menggunakan alat yang disebut grafik pengendali (control chart) yang merupakan gambar sederhana dengan tiga garis di mana garis tengah yang disebut garis tengah (center line) merupakan target nilai pada beberapa kasus, dan kedua garis lainnya merupakan batas pengendali atas dan batas pengendali bawah. Grafik pengendali adalah alat untuk menggambarkan teknik pengendali proses pada jalur yang digunakan secara luas yang biasanya digunakan untuk menaksir parameter suatu proses produksi, menentukan kemampuan dan memberikan informasi yang berguna dalam meningkatkan proses produksi (Montgomery,1990:120).
Gambar 2.2 SuatuGrafik Pengendali
Dari grafik di atas terdapat garis mendatar yang melukiskan nomor sampel yang diteliti. Sumbu tegak menyatakan karakteristik yang diteliti, misalnya rata-rata, persentase dan sebagainya. Grafik di atas memuat tiga garis mendatar yang sejajar, yaitu:
1 Batas Pengendali Atas (BPA)
Garis yang menyatakan penyimpangan paling tinggi dari “nilai baku” terdapat sejajar di atas atau sentral.
2 Garis Tengah (GT)
Melukiskan “Nilai Baku” yang menjadi pangkal perhitungan terjadinya penyimpangan hasil-hasil pengamatan setiap sampel.
3 Batas Pengendali Bawah (BPB)
Garis yang menyatakan penyimpangan paling bawah dari “nilai baku” terdapat di bawah atau sentral.
sistem tetap yang sifatnya probabilistik, dan tidak perlu tindakan penyelidikan dan perbaikan untuk mendapatkan dan menyingkirkan sebab-sebab yang menyebabkan tidak baik. Meskipun semua titik-titik terletak di dalam batas pengendalian, apabila titik-titik itu bertingkah secara sistematik atau tak random, maka ini merupakan petunjuk bahwa proses tak terkendali (Montgomery, 1990:121).
Jadi, kegunaan grafik pengendalian adalah untuk membatasi toleransi penyimpangan (variansi) yang dapat diterima, baik karena akibat kelemahan tenaga kerja, mesin dan sebagainya.
2.7 Grafik Pengendaliaan Kualitas Proses Statistik Data Atribut
Grafik pengendalian kualitas proses stastistik data atribut dapat digunakan pada semua tingkat dalam organisasi, perusahaan dan mesin-mesin. Grafik pengendalian proses statistik data atribut juga dapat mengidentifikasi akar permasalahan baik pada tingkat umum maupun pada tingkat yang lebih mendetail.
Untuk menyusun grafik pengendalian proses statistik untuk data atribut diperlukan beberapa langkah sebagai berikut.
1. Menentukan sasaran yang akan dicapai
[image:34.595.117.519.241.628.2]atau banyaknya kecacatan dalam sampel atau sub kelompok, ataukah kecacatan dari suatu unit setiap kali mengadakan observasi.
2. Menentukan banyaknya sampel dan banyaknya observasi
Banyaknya sampel yang diambil akan mempengaruhi jenis grafik pengendalian di samping karakteristik kualitasnya.
3. Mengumpulkan data
Data yang dikumpulkan tentu disesuaikan dengan jenis grafik pengendalian. Misalnya suatu perusahaan atau organisasi menggunakan
p-chart, maka data yang dikumpulkan juga harus diatur dalam bentuk proporsi kesalahan terhadap banyaknya sampel yang diambil.
4. Menentukan garis tengah dan batas-batas pengendalian
Pada masing-masing grafik pengendalian biasanya mengunakan 3σ sebagai batas-batas pengendalian.
5. Merevisi garis tengah dan batas-batas pengendalian
2.8 Grafik Pengendalian proporsi Kesalahan (p-chart) Sampel Bervariasi p-chart menunjukkan proporsi ketidaksesuaian dalam sampel atau sub kelompok. Grafik pengendalian p adalah grafik pengendali proporsi kesalahan dan digunakan untuk mengukur kecacatan dari item-item dalam kelompok yang sedang diinspeksi. Dengan demikian grafik pengendalian p digunakan untuk mengendalikan proporsi dari produk cacat dari produk cacat yang dihasilkan dalam suatu proses.
Untuk banyaknya sampel yang bervariasi pada grafik pengendali yang digunakan pasti hanyalah grafik pengendali proporsi kesalahan. Namun grafik pengendali proporsi kesalahan tersebut mempunyai beberapa pilihan model, yaitu grafik pengendali model harian atau individu dan grafik pengendali model rata-rata.
[image:36.595.118.515.274.629.2]2.8.1 Model Harian atau Individu
Garis Tengah (GT) p =
∑
∑
∑
= = = = sampel x g p p g i i g i i 1 1 …………(1) Proporsi perhari n D p= − ………...(2) Keterangan : p = −p= proporsi kesalahan dalam setiap sampel
D= banyaknya unit yang tidak sesuai spesifikasi dalam setiap
sampel
n = banyaknya sampel yang diambil setiap observasi
pi = proporsi kesalahan setiap sampel pada setiap kali observasi xi = banyaknya kesalahan setiap sampel pada setiap kali observasi g = banyaknya observasi (jumlah produksi selama penelitian).
Sedangkan batas pengendali atas dan batas pengendali bawahnya adalah
BPA p =
i n
p p
p+3 (1− )
BPB p =
i n
p p p−3 (1− )
……….(3)
Keterangan :
ni = banyaknya sampel yang diambil setiap observasi yang selalu bervariasi
=
Batas pengendali atas dan batas pengendali bawah untuk grafik pengendali banyaknya kesalahan per-unit produk pada sampel variasi model harian atau individu tersebut untuk tiap kali observasi akan berbeda-beda tergantung dari banyaknya sampel setiap kali observasi. (Dorothea, 2003 : 158-159)
[image:38.595.115.510.232.645.2]2.8.2 Model Rata-Rata
Grafik pengendali proporsi kesalahan model rata-rata adalah bentuk yang lebih sederhana, lebih cepat, dan lebih mudah daripada model harian. Namun, grafik pengendali proporsi kesalahan model harian lebih tepat dibandingkan model rata-rata ini. Penyusunan garis tengah dan batas-batas pengendali untuk grafik pengendali proporsi model rata-rata ini menurut Dorothea (2003: 140-141) adalah sebagai berikut.
Garis Tengah (GT) p =
∑
∑
∑
= =
= =
sampel x
g p p
g
i i g
i i
1
1 …………(1)
Proporsi perhari n D p=
−
………...(2)
Keterangan : p =
−
p= proporsi kesalahan dalam setiap sampel
D= banyaknya unit yang tidak sesuai spesifikasi dalam setiap
sampel
n = banyaknya sampel yang diambil setiap observasi
xi = banyaknya kesalahan setiap sampel pada setiap kali observasi g = banyaknya observasi (jumlah produksi selama penelitian).
Sedangkan batas pengendali atas dan batas pengendali bawahnya adalah
BPA p =
n p p
p+3 (1− )
BPB p =
n p p p−3 (1− )
……….(3)
dengan n= g n
g
i i
∑
=1
Keterangan :
ni = banyaknya sampel yang diambil setiap observasi yang selalu bervariasi
=
p garis tengah p
2.9 Ketidaksesuaian Produk dan Terkendalinya Proses Secara Statistik Barang yang tidak sesuai adalah barang yang dalam beberapa hal gagal memenuhi satu atau lebih spesifikasi yang ditetapkan. Setiap kejadian dari kurangnya kesesuaian barang terhadap spesifikasi adalah kecacatan. Setiap barang yang berisi satu atau lebih kecacatan. (Grant Leavenwort, 1998:271).
banyak kecacatan maka akan menimbulkan banyak kerugian bagi perusahaan. Oleh sebab itu perlu adanya pengendalian proses agar dapat dipantau jalannya proses tersebut dari awal hingga akhir, sehingga dapat diketahui penyebab terjadinya kecacatan. Pengendalian proses dalam penelitian ini adalah dengan acuan data statistik yang diperoleh selama proses produksi berlangsung.
Menurut Montgomery dalam Zanzawi (1990:137), proses produksi dikatakan benar-benar dikatakan terkendali secara statistik jika tidak ada satu atau beberapa titik di luar batas pengendali 3 . Maksudnya adalah jika σ masih terdapat 1 atau lebih kasus atau proses produksi yang terdapat kecacatan di luar batas jumlah kecacatan maksimal, maka proses tersebut belum terkendali secara statistik.
Menurut Praptono (1986:2.23), jika semua titik jatuh di dalam daerah LKA dan LKB, maka dikatakan proses terkontrol artinya variasi tidak dipengaruhi oleh suatu sebab karena banyaknya titik yang jatuh di luar LKA
2.10 Aplikasi Program Minitab 14
Minitab 14 merupakan salah satu program aplikasi statistik yang banyak digunakan untuk mengolah data atau mempermudah pengolahan statistik, yang menyediakan program-program untuk mengolah data secara lengkap. Minitab 14 memiliki keunggulan yaitu: tampilan menu yang lebih lengkap disertai toolbar-toolbar yang memudahkan dalam menjalankan perintah, menyediakan start guide yang menjelaskan cara melakukan
interpretasi tabel dan grafik statistik, bahasa pemrograman makro lebih mudah, dan hasil olahan data lebih akurat.
Minitab 14 terdiri atas beberapa bagian seperti pada aplikasi lainnya. Macam-macam window pada Minitab 14 sebagai berikut.
a. Toolbar
Toolbar merupakan alat untuk mempermudah dan mempercepat perintah Minitab 14. toolbar Minitab 14 berbentuk tombol window. Pengoperasiannyapun mudah hanya dengan menekan (klik) toolbar
tertentu untuk menjalankan suatu perintah. Ada beberapa bentuk toolbar
b. Windows Data
Window data memiliki worksheet-worksheet (lembar keja) yang berisi data-data. Ada lebih dari satu worksheet dalam 1 project. Dalam
window data, bisa memasukkan data kedalam worksheet, memberi nama kolom, mengubah ukuran dan mengubah format kolom, memindahkan lokasi sel, dan membuat salinan. Worksheet dalam window data atas kolom-kolom dan baris, dimana satu kolom berisi variabel tertentu dan satu baris berisi observasi. Tampilannya terlihat sebagai berikut.
Gambar 2.4 Window Data Minitab 14
Toolbar
Nama kolom (manual)
Nama kolom (otomatis)
[image:42.595.118.516.112.694.2]Nomor urut baris (otomatis)
c. Window Session
Window session menampilkan hasil analisis data yang telah dilakukan. Pada area ini dapat mengedit dan memformat text, menambahkan komentar, melakukan perintah menyalin, mengubah huruf, atau mencari dan mengganti angka serta huruf. Pekerjaan yang telah dilakuakan atau hasil analisis pada window dapat disimpan atau dicetak. Dapat pula menggunakan window session untuk memerintah Minitab 14 dalam tipe text dan menjalankan program makro. Tampilannya terlihat sebagai berikut.
Gambar 2.5 Window Session Minitab 14
d. Project Manager
Project manager berungsi mengatur file-file yang tersimpan dalam project. Project manager terdiri atas beberapa folder dan window
judul
[image:43.595.116.513.276.608.2]suatu folder. Project manager terbagi atas dua bagian antara lain : bagian sebelah kiri project manager menunjukan subfolder-subfolder (folder session, folder history, folder reportpad, folder related dokumen, folder
worksheet) yang merupakan isi project tertentu. Bagian sebelah kanan menampilkan daftar file pada subfolder tertentu yang ditunjukan. Tampilannya terlihat sebagai berikut.
2.11 Penelitian Terdahulu
Pada bagian ini memuat tentang penelitian-penelitian yang dilakukan sebelumnya yang mendasari pemikiran penulis dan menjadi pertimbangan dalam penyusunan skripsi ini, adapun penelitian-penelitian tersebut adalah :
Menurut Ambarningrum (2007) tentang Pengendalian Kualitas Statistik pada Proses Percetakan Koran Sore Wawasan Semarang.
Penelitian ini menggunakan grafik pengendali p. Adapun hasil penelitian yang diperoleh dari penelitian ini adalah bahwa dalam proses pencetakan koran sore Wawasan pada bulan Agustus dan September 2007 terjadi beberapa ketidaksesuaian, yaitu tinta tidak merata, salah penempatan
halaman dan kertas sobek. Ketidaksesuaian berupa kertas sobek memiliki presentase terbesar dari seluruh kecacatan sebesar 58,43%.
Setelah dilakukan analisis, diperoleh kesimpulan bahwa proses produksi pada bulan Agustus dan September 2007 ini tidak terkontrol secara statistik, karena terdapat beberapa titik yang berada di luar batas pengendali. Diperoleh Garis Tengah sebesar 0,0002789, BPA sebesar 0,000456 dan BPB sebesar 0,000102. Untuk mengatasi ini, maka penulis melakukan revisi terhadap data sampai dapat dikatakan terkendali secara statistik, sehingga diperoleh Garis Tengah sebesar 0,000271, BPA sebesar 0,000445 dan BPB sebesar 0,000096. Untuk mempermudah perhitungan, penulis menggunakan
software SPSS 12 dan Delphi 7.0.
Menurut penelitian Anggi Anggraeni (2007) tentang Pengendalian Kualitas Statistik di Kebun Inti PT. Pagilaran Jawa Tengah dengan
Menggunakan Diagram Control Rata-Rata dan Diagram Kontrol Rentang
[image:45.595.116.515.229.605.2]proses perhitungan pengendalian kualitas statistik, penulis menggunakan
softwareVisual Basic 6.0.
Menurut Ita Puspita (2008) tentang Analisis Pengendalian Mutu untuk Mencapai Standar Kualitas Produk Pada PT. Central power
Indonesia. Ketidaksesuaian atau dalam skripsi ini menggunakan kata kegagalan, dan kegagalan yang sering terjadi adalah penekukan plat sebesar 13 unit dalam setahun. Dalam skripsi ini, penulis menggunakan metode statistik deskriptif dengan menggunakan alat statistik Statistical Quality Control (SQC). Hasil penelitian ini menyebutkan bahwa proses produksi selama bulan Januari sampai Desember 2008 terkendali secara statistik. Hal ini ditunjukkan dengan tidak adanya titik-titik yang berada di luar batas pengendali. Dengan Statistical Quality Control diperoleh Batas Pengendali Atas (UCL) sebesar 0,53, Batas Pengendali Bawah (LCL) sebesar 0,00 dan Garis Tengah atau rata-rata kerusakan produk sebesar 0,26.
2.12 Informasi Tentang Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal
Gula Nusantara (PT.IGN). Dalam kerjasamanya, komposisi saham PT.MMM dan PTPN IX berbanding 64% : 36%.
PT.IGN memproduksi gula putih untuk konsumsi. Adapun tujuan PT.IGN adalah untuk mendukung program swasembada gula baik nasional maupun regional (Jawa Tengah), menciptakan lapangan pekerjaan dan memberikan kontribusi laba bagi PTPN IX dan investor. PT.IGN memiliki target memenuhi kebutuhan gula Jawa Tengah 360 ribu ton per tahun.
Dalam proses pengolahan dan pengemasan, PT.IGN sangat memperhatikan kualitas sehingga PT.IGN masih depercaya sebagai salah satu perusahaan penopang kebutuhan gula nasional. Pengendalian kualitas produk sangat diperhatikan walaupun belum ada departemen khusus untuk menganalisis pengendalian kualitas dan masih ada sebagian kecil kendala yang dihadapi dalam proses produksinya.
Pengendalian kualitas yang dilakukan perusahaan adalah dengan melakukan pengawasan secara ketat terhadap proses produksi gula tebu ini. Apabila terdapat kesalahan dalam proses pengemasannya akibat mesin, maka perusahaan segera melakukan pengecekan dan segera melakukan perbaikan yang ditangani oleh bagian teknik. Peraturan yang ketat juga diterapkan kepada seluruh karyawan dalam proses produksi agar tercipta kedisiplinan dan meminimalkan kesalahan. Walaupun demikian, pada proses produksi dalam hal pengemasan, PT.IGN juga mengalami kendala, diantaranya menyebabkan terjadinya kecacatan pada kemasan gula. Kecacatan tersebut adalah sebagai berikut.
1. Cacat karena jahitan
Cacat ini disebabkan karena pada proses penjahitan yang tidak sempurna yang mengakibatkan terlepasnya jahitan saat di konveyor. 2. Cacat konveyor
sebagian gula yang mengeras yang ada di konveyor yg bisa membuat sobekan pada karung.
3. Cacat loading (saat muat)
Cacat ini terjadi akibat kegiatan muat barang yang tidak sempurna dan biasanya dikarenakan mesin forklift yang membuat karung sobek.
Namun kecacatan yang terjadi sudah mendapatkan respon yang baik atau sudah ada tindakan preventif yang dilakukan perusahaan. Diantara tindakan preventif tersebut adalah sebagai berikut.
1. Melakukan pengecekan benang jahit, memilih benang yang berkualitas baik dan mereparasi atau mengganti spare part mesin jahit kalau sudah dirasa perlu untuk mengurangi kecacatan pada saat menjahit.
2. Melakukan pengecekan secara berkala pada mesin konveyor untuk menghilangkan gula-gula yang menempel di plat konveyor yang mengeras yang dapat merobek karung gula saat di konveyor. Merencanakan untuk membuat kanopi atau penutup konveyor agar ketika hujan, air tidak dapat masuk dan menetesi gula.
3. Melakukan perbaikan pallet kayu dan pengadaan pallet plastik untuk mengurangi resiko rusaknya karung gula saat dikemas di gudang.
36
BAB 3
METODE PENELITIAN
Dalam bab ini akan dibicarakan bagaimana metode atau langkah-langkah yang akan dipakai untuk mengenalis data penelitian yang dilakukan di PT. Industri Gula Nasional Cepiring-Kendal.
3.1 Metode Pengumpulan Data
Untuk memperoleh data dalam penelitian ini akan digunakan metode:
a. Metode Observasi
Observasi yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah dengan melihat langsung proses pengemasan gula tebu yang dilakukan pada bagian produksi di PT. Industri Gula Nasional Cepiring-Kendal.
b. Metode Dokumentasi
dimaksud berupa data tentang ketidaksesuaian yang sering terjadi dalam proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nasional Cepiring-Kendal. Pengambilan data dilakukan bulan Agustus 2010. c. Metode Wawancara atau Interview
Wawancara akan dilakukan oleh penulis dengan kepala bagian logistik karena beliau yang mengetahui secara terperinci bagaimana proses pengemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara.
Dalam metode ini, penulis memiliki alat atau instrument yang akan dipakai sebagai bahan untuk mengadakan wawancara. Adapun
instrument tersebut adalah dengan menyediakan pertanyaan-pertanyaan yang berhubungan dengan permasalahan data dan pertanyaan-pertanyaan yang diperlukan untuk menjawab permasalahan skripsi ini. Adapun pertanyaan wawancaranya dibagi dalam beberapa sesi sesuai permasalahan dalam skripsi ini.
No Permasalahan Pertanyaan
1 Pertama 1. Jenis kecacatan apa yg terjadi pada proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal?
2. Bagaimana pengendalian kualitas statistik di setiap kemasan gula di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal? 3. Bagaimana proses produksi dan proses
2 Kedua 1. Bagaimana tindakan preventif yang dilakukan dalam membenahi kecacatan yang terjadi pada proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal sehingga produknya bisa dikategorikan benar-benar terkendali kualitasnya?
2. Bagaimana pengawasan yang dilakukan sebagai upaya pengendalian kualitas produk?
3. Apa saja kendala yang menyebabkan kerusakan atau kecacatan masih terjadi?
Wawancara yang dilakukan penulis akan menghasilkan beberapa jawaban dan data yang diperlukan. Data yang diperoleh dapat berupa data mentah ataupun data jadi dari perusahaan. Data mentah dapat berupa nota transaksi, sedangkan data jadi sudah direkap dibagian administrasi. Untuk data mentah, diubah dan direkap kedalam format yang lebih ringkas dan mudah diolah.
Setelah diperoleh data yang ringkas, barulah akan dilakukan pengolahan data. Pengolahan ini akan dilakukan secara komputerisasi atau menggunakan software komputer. Pada kesempatan ini, penulis akan mengolah data dengan software
3.2 Metode Analisis Data
Dalam tahap ini akan dilakukan pengkajian data berdasarkan teori-teori yang ada khususnya yang berkaitan dengan pengendalian kualitas statistik. Analisi data yang akan dilakukan adalah dengan mencari nilai proporsi setiap harinya, mencari nilai garis tengah dan mencari batas pengendalinya secara manual dan kemudian digambar dengan bantuan
software Minitab 14 Analisis data untuk pengendalian kualitas statistik data atribut secara manual akan dilakukan dengan tahap-tahap sebagai berikut.
1 Mengumpulkan data jumlah barang yang akan diperiksa dan jumlah produk cacat.
2 Menghitung proporsi produk cacat untuk setiap hari dengan rumus: p =
n D p=
−
3 Menghitung garis tengah grafik pengendalian proporsi produk cacat dengan rumus:
GT =
∑
∑
∑
= = = = sampel x g p p g i i g i i 1 14 Menghitung batas pengendalian masing-masing observasi dengan rumus sebagai berikut.
BPA p =
i n
p p
p+3 (1− ) dan BPB p =
i n
p p p−3 (1− )
BPA p =
n p p
p+3 (1− ) dan BPB p =
n p p p−3 (1− )
untuk model rata-rata.
5 Menggambarkan grafik pengendalian kualitas statistik menggunakan Minitab 14.
6 Merevisi garis tengah dan batas pengendalian apabila dalam grafik pengendalian kualitas statistik tedapat data yang berbeda di luar batas pengendalian statistik (out of statistical control).
Simulasi program pengendali kualitas statistik dengan program Minitab 14 sebagai berikut.
1 Buka lembar kerja baru.
2 Mengisi data sesuai permasalahan. 3 Pembuatan diagram kontrol p ( p-chart )
a. Setelah mengisi data, pilih menu Stat. b. Pilih Control Charts.
c. Pilih Attributes Charts dan pilih P.
d. Pada kotak Variables, masukkan variabel data produksi yang cacat. e. Pada kotak Subgrup Sizes, masukkan variabel data sampel produksi
4 Pembuatan Bagan Pareto
a. Mengisi data pada tampilan Minitab, pada kolom pertama diisi kode jenis ketidaksesuaian dan pada kolom kedua diisi jumlah cacat setiap jenis ketidaksesuaian.
b. Setelah mengisi data, pilih menu Stat. c. Pilih Quality Tool & Paretto Chart.
d. Setelah itu, masukkan variabel jenis cacat ke label In dan variabel jumlah cacat ke Frecuency serta pilih Option dan namai masing-masing label.
e. Klik Ok.
Dari pengolahan data di atas, akan diperoleh nilai-nilai proporsi tiap harinya, nilai batas atas, nilai batas bawah dan nilai garis tengahnya. Dalam ilmu pengendalian kualitas statistik, suatu proses dikatakan terkendali bila semua titik diantara batas pengendali.
Menurut Praptono (1986:137), jika semua titik jatuh di dalam daerah LKA dan LKB, maka dikatakan proses terkontrol artinya variasi tidak dipengaruhi oleh suatu sebab karena banyaknya titik yang jatuh di luar LKA dan LKB mempengaruhi kesimpulan tentang variasi (kualitas) atau ada hubungan antara banyaknya titik di luar LKA dan LKB dan kualitas, maka sering ditentukan jika tidak lebih satu titik di luar LKA dan
3.3 Penarikan Kesimpulan
43
BAB 4
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
Dalam proses pengemasannya, PT. Industri Gula Nusantara sangat memperhatikan kualitas produknya. Terbukti dengan adanya pengawasan terhadap proses produksi. Namun dalam beberapa kasus masih terdapat beberapa ketidaksesuaian yang menyebabkan produk tidak dapat dipasarkan. Berdasarkan lembar wawancara pada Lampiran 9 dan berdasarkan data yang berpedoman pada spesifikasi yang ditetapkan oleh bagian logistik PT Industri Gula Nusantara (Lampiran 1), pada proses pengemasan gula tebu pada bulan Januari 2010 terdapat beberapa jenis ketidaksesuaian atau kecacatan yang terjadi yaitu cacat jahitan sebanyak 162 kasus, cacat saat di konveyor sebanyak 167 kasus dan cacat saat muat (loading) sebanyak 141 kasus.
Dari ketiga jenis kecacatan tersebut, cacat saat di mesin konveyor
4.1.1 Analisis ketidaksesuaian produk gula tebu pada PT. Industri Gula Nusantara Cepiring-Kendal
Dalam menganalisis data yang diperoleh, dilakukan dalam dua tahapan, yaitu dengan membuat lembar pemeriksaan dan diagram pareto.
1. Lembar Pemeriksaan (Check Sheet)
Dalam memecahkan masalah pengendalian kualitas, langkah pertama yang dilakukan adalah dengan membuat lembar pemeriksaan. Lembar pemeriksaan berguna untuk mempermudah proses pengumpulan data serta analisis. Lembar pemeriksaan ini diperoleh dari lembaran yang berupa nota dari bagian produksi ke bagian logistik (lihat Lampiran 14). Terdapat 31 lembar nota yang menunjukkan pencatatan proses produksi selama bulan Januari 2010. Kemudian nota-nota tersebut direkap sedemikian hingga menjadi lembar pemeriksaan yang lebih mudah diolah. Hasil pengumpulan data melalui lembar pemeriksaan yang telah dilakukan untuk masing - masing hasil produksi gula tebu pada proses pengemasan di PT. Industri Gula Nusantara dapat dilihat pada Lampiran 1
sampel bervariasi karena jumlah produksi setiap harinya berbeda-beda.
2. Diagram Pareto
Untuk membuat diagram pareto, terlebih dahulu disusun sebuah tabel yang berisi tentang jumlah ketidaksesuaian setiap jenis dari hasil penelitian yang telah dilakukan. Tabel ini merupakan tabel dari persentase ketidaksesuaian yang diurutkan berdasarkan jumlah mulai dari yang terbesar hingga yang terkecil dan dibuat persentase kumulatifnya. Tabel 4.1 berisi presentase masing-masing ketidaksesuaian, sedangkan tabel 4.2 berisi presentase ketidaksesuaian terhadap jumlah produksi.
Tabel 4.1 Persentase ketidaksesuaian pada proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara terhadap jumlah yang cacat
No Jenis Ketidaksesuaian
Jml Cacat
Persentase Cacat (%)
Presentase Kumulatif (%) 1 Cacat saat di
konveyor 167 35.5 35.5
2 Cacat jahitan 162 34.5 70.0
3 Cacat saat muat 141 30 100.0
[image:59.595.115.514.239.637.2]Tabel 4.2 Persentase ketidaksesuaian pada proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara terhadap jumlah produksi
No Jenis Ketidaksesuaian Jumlah Cacat Persentase Cacat ( % ) 1 Cacat saat di konveyor 167 0.06383
2 Cacat jahitan 162 0.061919
3 Cacat saat muat 141 0.053893
Jumlah Cacat 470
Jumlah Produksi 261631
Jumlah Persentase cacat 0.18
Berdasarkan Tabel 4.2, dapat disusun sebuah diagram pareto seperti pada gambar 4.1 berikut ini.
Gambar 4.1Bagan Pareto presentase masing-masing ketidaksesuaian
[image:60.595.117.512.137.635.2]Sedangkan persentase total ketidaksesuaian pada proses pengemasan gula tebu terhadap jumlah produksi adalah 0.18 %. 4.1.2 Analisis untuk menentukan batas pengendali pada proses
pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara menggunakan grafik pengendali p
[image:61.595.116.515.254.743.2]Dalam menganalisis pengendalian kualitas statistik pada PT. Industri Gula Nusantara, penulis hanya menganalisis kualitas produk gula tebu dari proses pengemasannya saja. Untuk dapat menganalisis apakah kemasan gula sesuai standar spesifikasi yang ditetapkan oleh perusahaan dan masih berada dalam batas pengendali atau tidak maka dilakukan perhitungan dengan menggunakan grafik pengendali p dengan batas 3σ, karena tingkat keyakinannya (α) sebesar 0,05 dan batas ini biasa dipakai dalam setiap grafik pengendali. Dari data tabel hasil proposi ketidaksesuaian Garis Tengah p (p), Batas Pengendali Atas (BPA) dan Batas Pengendali Bawah (BPB), diperoleh sebagai berikut.
1. Model Harian/Individu a. Perhitungan awal
∑
= = 31 1 i ix 470, menunjukkan jumlah kecacatan 1 bulan.
∑
= = 31 1 i in 261631, menunjukkan jumlah produksi 1 bulan. Nilai pada Garis tengah (
−
p) dihitung menggunakan rumus:
Diperoleh nilai −
p= 0.001796423. Setelah nilai −
p
diperoleh dan besarnya n untuk tiap-tiap sampel berbeda maka nilai proporsi perhari, BPA dan BPB dapat dihitung dengan rumus grafik pengendali p individu atau harian.
Proporsi untuk observasi pertama sampai dengan observasi ke 31 adalah sebagai berikut (Lampiran 2).
Observasi Produksi (n) Cacat (D)
n D p=
−
1 9996 8 0,00080032
2 10006 13 0,00129922
3 31 10009 7399 11 23 0,001099011 0,003108528
Batas pengendali untuk observasi pertama dengan produksi 9996 karung adalah sebagai berikut.
BPA =
BPB = 1 ) 1 ( 3 n p p p − − − − −
Batas pengendali untuk observasi kedua dengan sampel 10006 karung adalah sebagai berikut.
BPA =
BPB = 2 ) 1 ( 3 n p p p − − − − −
Perhitungan dilakukan sampai pada observasi ke 31 (n1,n2,n3,...n31) sehingga akan diperoleh batas pengendali atas (BPA) dan batas pengendali bawah (BPB) untuk setiap n yang hasilnya dapat dilihat pada Lampiran 2 berupa hasil proporsi, GT, BPA dan BPB. Nilai proporsi perhari akan dibandingkan dengan batas pengendali perhari, apakah melebihi atau kurang dari kedua batas pengendali masing-masing hari. Hasil perhitungan tersebut dapat digambarkan pada diagram kontrol proporsi p dengan bantuan program Minitab 14 sebagai berikut.
Gambar 4.2Grafik pengendali p pengemasan gula tebu
Setelah diadakan tindakan penanggulangan terhadap jalannya proses pengemasan, kemudian dilakukan pemeriksaan terhadap garis tengah dan batas pengendali. Hal ini dilakukan dengan pemeriksaan tiap titik kendali, sehingga perlu adanya revisi terhadap garis tengah dan batas pengendali yang dihitung hanya menggunakan titik - titik sisanya. Setelah dikurangi 4 titik yang berada diluar batas, terdapat 27 titik yang siap dilakukan perhitungan revisi pertama. Langkah ini dilakukan sampai mendapatkan kondisi yang semua titiknya berada di dalam batas pengendali dan bertujuan untuk mendapatkan kondisi yang dapat digunakan sebagai acuan perencanaan pengendalian kualitas statistik untuk bulan berikutnya.
b. Perhitungan Revisi 1.
∑
= = 27 1 i ix 359, menunjukkan jumlah seluruh ketidaksesuaian.
∑
= = 27 1 i in 229633, menunjukkan jumlah produksi.
Nilai pada Garis tengah ( ) dihitung menggunakan rumus:
∑
∑
= = − = 27 1 27 1 i i i i n x pDiperoleh nilai = 0.001563364. Setelah nilai diperoleh dan besarnya n untuk tiap-tiap sampel berbeda
maka nilai proporsi perhari, BPA dan BPB dapat dihitung dengan rumus grafik pengendali p individu atau harian.
Proporsi untuk observasi pertama sampai dengan observasi ke 27 adalah sebagai berikut (Lampiran 3).
Observasi Produksi (n) Cacat (D)
n D p=
−
1 9996 8 0,00080032
2 10006 13 0,00129922
3 27 10009 7399 11 23 0,001099011 0,003108528
Batas pengendali untuk observasi pertama dengan produksi 9996 karung adalah sebagai berikut.
BPA =
1 ) 1 ( 3 n p p p − − − − +
BPB =
Batas pengendali untuk observasi kedua dengan sampel 10006 adalah sebagai berikut.
BPA =
BPB =
Perhitungan dilakukan sampai observasi terakhir (n1,n2,n3,...n27) sehingga akan diperoleh batas pengendali atas (BPA) dan batas pengendali bawah (BPB) untuk setiap n yang hasilnya dapat dilihat pada Lampiran 3 berupa hasil proporsi, GT, BPA dan BPB. Nilai proporsi perhari akan dibandingkan dengan batas pengendali perhari, apakah melebihi atau kurang dari kedua batas pengendali masing-masing hari. Hasil perhitungan tersebut dapat digambarkan pada diagram kontrol proporsi p dengan bantuan program Minitab 14 sebagai berikut.
Gambar 4.3 Grafik pengendali p pengemasan gula tebu revisi 1
Pada tabel hasil proporsi, GT, BPA dan BPB terlihat bahwa masih ada 1 titik yang terletak di luar batas pengendali atas (BPA), yaitu titik pada nomor sampel 27. Ini menunjukkan bahwa proses dalam keadaan pengendalian kurang maksimal yang disebabkan oleh faktor mesin jahit yang tidak sempurna dalam penjahitan karung, mesin konveyor yang kotor akibat gula yang terjatuh dan mengeras dan akibat proses muat yang kurang hati-hati. Sebab – sebab terduga tersebut dapat ditanggulangi dengan melakukan perawatan mesin secara berkala, pengawasan yang lebih ketat terhadap jalannya mesin jahit dan konveyor
Setelah diadakan tindakan penanggulangan terhadap jalannya proses pengemasan, kemudian dilakukan pemeriksaan terhadap garis tengah dan batas pengendali. Hal ini dilakukan dengan pemeriksaan tiap titik kendali, sehingga perlu adanya revisi terhadap garis tengah dan batas pengendali yang dihitung hanya menggunakan titik - titik sisanya. Setelah dikurangi 1 titik yang berada diluar batas, terdapat 26 titik yang siap dilakukan perhitungan revisi kedua.
c. Perhitungan Revisi 2
∑
= = 26 1 i ix 336, menunjukkan jumlah seluruh ketidaksesuaian.
∑
= = 26 1 i in 222234, menunjukkan jumlah produksi.
Nilai pada Garis tengah ( ) dihitung menggunakan rumus:
∑
∑
= = − = 26 1 26 1 i i i i n x p [image:71.595.116.509.250.624.2]Diperoleh nilai = 0.00151192. Setelah nilai diperoleh dan besarnya n untuk tiap-tiap sampel berbeda maka nilai BPA dan BPB dapat dihitung dengan rumus grafik pengendali p individu atau harian.
Proporsi untuk observasi pertama sampai dengan observasi ke 26 adalah sebagai berikut (Lampiran 4).
Observasi Produksi (n) Cacat (D)
n D p=
−
1 9996 8 0,00080032
2 10006 13 0,00129922
3 26 10009 7399 11 23 0,001099011 0,003108528
Batas pengendali untuk observasi pertama dengan produksi 9996 karung adalah sebagai berikut.
BPA =
BPB = 6 0.00034606 3 0.00116585 0.00151192 9996 4 0.00150963 3 0.00151192 9996 ) 0.99848808 )( 0.00151192 ( 3 0.00151192 9996 ) 0.00151192 1 )( 0.00151192 ( 3 0.00151192 = − = − = − = − − =
Batas pengendali untuk observasi kedua dengan sampel 10006 karung adalah sebagai berikut.
BPA =
BPB =
Perhitungan dilakukan sampai observasi terakhir (n1,n2,n3,...n26) sehingga akan diperoleh batas pengendali atas (BPA) dan batas pengendali bawah (BPB) untuk setiap n yang hasilnya dapat dilihat pada Lampiran 4 berupa hasil proporsi, GT, BPA dan BPB. Nilai proporsi perhari akan dibandingkan dengan batas pengendali perhari, apakah melebihi atau kurang dari kedua batas pengendali masing-masing hari. Hasil perhitungan tersebut dapat digambarkan pada diagram kontrol proporsi p dengan bantuan program Minitab 14 sebagai berikut.
Gambar 4.4Grafik pengendalip pengemasan gula revisi 2
Dari data pada Lampiran 4 dan gambar 4.4 di atas, terlihat bahwa tidak ada lagi titik yang berada di luar batas pengendali atas maupun bawah. Ini menunjukkan bahwa analisis proses pengemasan gula tebu di PT. Industri Gula Nusantara sudah berada dalam batas pengendali statistik dengan melakukan dua kali revisi. Dengan kondisi seperti ini dapat digunakan sebagai acuan perencanaan pengendalian kualitas statistik bulan berikutnya
2. Model Rata-Rata a. Perhitungan Awal
∑
==
31
1 i
i
x 470, menunjukkan jumlah kecacatan 1 bulan.
∑
=
=
31
1 i
i
Nilai pada Garis tengah ( −
p) dihitung menggunakan rumus:
∑
∑
= = − = 31 1 31 1 i i i i n x p Diperoleh nilai −p= 0.001796423. Setelah nilai −
p
[image:76.595.116.510.237.727.2]diperoleh dan besarnya n untuk tiap-tiap sampel berbeda maka nilai BPA dan BPB dapat dihitung dengan rumus grafik pengendali p individu atau harian.
Proporsi untuk observasi pertama sampai dengan observasi ke 31 adalah sebagai berikut (Lampiran 5).
Observasi Produksi (n) Cacat (D)
n D p=
−
1 9996 8 0,00080032
2 10006 13 0,00129922
3 31 10009 7399 11 23 0,001099011 0,003108528
Batas pengendali untuk observasi pertama dengan produksi 9996 karung adalah sebagai berikut.
Nilai n=
g n g i i
∑
=1 = 31 261631 = 8439.709677BPA =
n p p p 3 (1 )
− −
− −
BPB =
n p p p 3 (1 )
− −
− −
−
Gambar 4.5Grafik pengendali p model rata-rata
Setelah diadakan tindakan penanggulangan terhadap jalannya proses pengemasan, kemudian dilakukan pemeriksaan terhadap garis tengah dan batas pengendali. Hal ini dilakukan dengan pemeriksaan tiap titik kendali, sehingga perlu adanya revisi terhadap garis tengah dan batas pengendali yang dihitung hanya men
